Yanıtlar:
Yıllar boyunca, birçok insan yapay zekayı tanımlamaya çalıştı. Bu tanımların çoğu Stuart Russell ve Peter Norvig tarafından Yapay Zeka - Modern Bir Yaklaşım adlı kitaplarında özetlenmiştir.
AI tanımları aşağıdaki kategorilere ayrılıyor olarak özetlenebilir:
- Düşünce sürecine ve muhakemeye hitap edenler (bir AI nasıl düşünüyor / nedenleri)
- Davranışa hitap edenler (bildikleri bir yapay zeka nasıl davranır)
Ayrıca, yukarıdaki 2 kategori ayrıca aşağıdaki tanımlara ayrılmıştır:
I. bir AI'nin başarısını (yukarıdakileri yapmak için) insan performansını çoğaltma yeteneğine dayanarak değerlendirmek
II. veya 'rasyonellik' adı verilen ideal bir performans ölçüsünü çoğaltma yeteneği (bildiklerine dayanarak 'doğru' şeyi yapıyor mu?)
Yukarıdaki kategorilerin her birine uyan tanımlardan bahsedeceğim:
- 1.I. "İnsan düşüncesiyle ilişkilendirdiğimiz [otomasyon] faaliyetleri, karar verme, problem çözme, öğrenme gibi etkinlikler .." - Bellman 1978
- 1.II. "Algılamayı, akıl yürütmeyi ve eyleme geçmeyi mümkün kılan hesaplamaların incelenmesi." - Winston, 1992
- 2.I. "Bilgisayarların şu anda insanların daha iyi yaptığı şeyleri nasıl yapacağına dair çalışma" - Rich and Knight, 1991
- 2.II. "Akıllı ajanların tasarımı çalışması" - Poole ve ark., 1998
Özetle, AI, rasyonel kararlar alabilen ve rasyonel eylemler gerçekleştirebilen akıllı ve rasyonel makinelerin oluşturulmasına ayrılmıştır.
Alan Turing'in bir bilgisayarın akıllı olup olmadığını test etmeyi önerdiği Turing testini okumanızı öneririm. Bununla birlikte, Turing testinin birkaç sorunu vardır, çünkü antropomorfiktir.
Havacılık mühendisleri uçağı yarattıklarında, uçakların tam olarak kuşlar gibi uçmaları gerektiği hedefini belirlemediler, aksine aerodinamik çalışmalarına dayanarak asansör kuvvetlerinin nasıl üretildiğini öğrenmeye başladılar. Bu bilgiyi kullanarak uçaklar yarattılar.
Benzer şekilde, AI dünyasındaki insanlar IMHO'yu, insan zekasını çabalamak için standart olarak koymamalı, daha ziyade, rasyonaliteyi standart olarak (diğerleri arasında) kullanabiliriz.
Yazıda Evrensel İstihbarat: Makine İstihbarat bir tanımı aşağıdaki şekilde (2007), Legg ve Hutter, oldukça ciddi bir araştırma sonrasında gayri istihbarat tanımlamak
İstihbarat, bir acentenin çok çeşitli ortamlarda hedeflere ulaşma yeteneğini ölçer
Aynı makalede, bu tanımı da resmileştiriyorlar. Daha fazla ayrıntı için makaleye bakabilirsiniz, ancak birkaç kelimeyle, bu tanımın ortaya çıkması için, yıllar boyunca insanlar tarafından verilen zekanın çoklu tanımlarına bakmışlar ve anahtarı özetlemeye çalışmışlardır. tüm bu tanımların noktaları. Ayrıca istihbarat testleri ve bunların zekanın tanımıyla ilişkisi gibi konuları tartışırlar: yani zekayı tanımlamak için yeterli bir zeka testi mi yoksa zeka testi ve zekanın farklı kavramlarının tanımı mı? Ayrıca bu tanım ve AIXI arasındaki ilişkiyi de işaret ediyorlar .
Makalede Yapay zeka nedir? (2007), John McCarthy de ifade icat yapay zeka kurucularından ve yapay zeka , yazıyor
Yapay zeka, akıllı makineler, özellikle de akıllı bilgisayar programları yapma bilim ve mühendisliğidir. İnsan zekasını anlamak için bilgisayar kullanmadaki benzer görevle ilgilidir, ancak AI, biyolojik olarak gözlemlenebilir yöntemlerle sınırlamak zorunda değildir.
Bununla birlikte, bu tanım insan zekası ile ilgilidir, bu nedenle herkes bu tanıma katılmayacaktır.
Ayrıca belirtiyor
Zeka, dünyadaki hedeflere ulaşma yeteneğinin hesapsal bir parçasıdır. Değişen çeşitler ve zeka dereceleri insanlarda, birçok hayvanda ve bazı makinelerde meydana gelir.
Yapay zeka alanı 1956'daki Dartmouth konferansındaki resmi anlayışından bu yana gelişti , bu nedenle yapay zekanın tanımı da gelişecek. Konferanstan daha önce, sibernetik gibi birkaç ilgili alan ve ifade vardı.
Gelebileceğim en kısa cevap şöyle olabilir; yine de doğal zeka hakkında hala çok şey bilmediğimiz için bir tuz tanesi ile al:
Doğal zekanın ne olduğu, soyut kavramları sınırlı gözlemlerden, yeni bir görevi çözmek için kullanma niyeti ile öğrenme süreci olarak görülebilir. Bu süreç, yeni, varsayımsal olarak doğru senaryoları / teorileri hayal etmek ve bunları olasılıkların muazzam hipotez alanını azaltmak ve önceden herhangi bir veri gözlemlemeden yeni durumlara genelleme sağlamak için anlamlı bir şekilde birleştirmek için bu kavramları kullanmayı içerir. Yapay zeka , doğal zekanın yaptıklarını makinelere getirmektir.
Çoğu insanın üzerinde anlaştığı resmi bir tanım yoktur. İşte veri bilimi / makine öğrenimi danışmanı olarak düşündüğüm şey:
Bir araştırma alanı olarak yapay zeka , bir ortamda bağımsız olarak algılayan ve hareket eden ve eylemleriyle bazı metriklere göre durumlarını iyileştiren ajanların incelenmesidir.
Terimi sevmiyorum, çünkü çok geniş / belirsiz. Bunun yerine, Tom Mitchell'in makine öğrenmesinin tanımına bakın:
Bir bilgisayar programının, 'T' ile ölçülen 'T' deki görevlerdeki performansı E deneyimiyle iyileşirse, bazı görev sınıfları 'T' ve performans ölçüsü 'P' ile ilgili olarak 'E' deneyiminden ders aldığı söylenir.
Makine öğrenimi yapay zekanın önemli bir parçasıdır, fakat tek değil. Arama algoritmaları, SLAM, kısıtlı optimizasyon, bilgi tabanları ve otomatik çıkarım da kesinlikle AI'nın bir parçasıdır.
Yapay zeka araştırmacıları şüphesiz kendi disiplin alanları için kullanılan terimi tanımlamakla ilgilenmektedirler ve yapay terimde çok az belirsizlik vardır . Sorun, zeka kelimesinin tarihsel olarak gerçek sayı miktarından ziyade nitel bir tanım olmasıydı.
Birinin zekası diğerinin zekasıyla nasıl karşılaştırılabilir? IQ testi, ortalama üniversite kurulu test kategorileri, net değer, Satranç ve Go turnuvası zaferi, yanlış karar oranları, çeşitli entelektüel hız yarışları, değerlendirme panoları ve paneller, zihinsel yeteneklerin arkasındaki matematiksel teoriye katılanlar için ağrısız yetersiz bir dizi küme olmuştur. zeka diyoruz.
Sadece bir asır önce, istihbarat, akademi, iş dünyası ve kişisel yaşamdaki sorunlara çözüm bulma yeteneği ile ilişkili niteliksel bir terimdi. Kültür, bir zamanlar yalnızca niteliksel olan şeylere nicel bir muamele aramaya başladığında, zihinsel yeteneğin bir kişinin yaşına ve çevresel fırsatlarına bağımlılığı bir zorluk yarattı. İstihbarat bölümü (IQ) fikri, yaş ve fırsattan bağımsız olarak zihinsel potansiyeli ölçme arzusundan doğdu.
Bazıları, matematik ve dile uygulandıklarında temel bilişsel becerilerin standart testini yaparak çevresel faktörleri en aza indirmeye çalıştı.
Üretim sistemi ve bulanık mantık kapları (kural tabanlı), derin öğrenme (yapay ağ tabanlı), genetik algoritmalar ve diğer AI araştırma biçimleri, insanlar için tasarlanmış standart testlerde iyi puan verebilecek makineler üretmedi. Yine de makinelerde doğal dil yetenekleri, mekanik koordinasyon, planlama mükemmelliği ve net ve doğrulanabilir akıl yürütmeye dayanan sonuçların çıkarılması araştırılmaya devam etmektedir.
Aşağıda, ölçüm yöntemleri, kullanım mimarisi ve erken umut vadeden sonuçlar ve sürekli iyileştirme sağlayan araştırma türleri ile ayırt edilen zihinsel yetenek kategorileri bulunmaktadır.
En uygun araçların matematiksel ifadesine dayanan karmaşık bir işlev için en olası ve en uygun parametrelendirmenin keşfi, yukarıda kasıtlı olarak listelenmemiştir. Makine öğrenimi cihazlarının merkezi faaliyeti nedir, tarihsel olarak zeka olarak adlandırılan kategorilere tam olarak uymuyor ve olması gerekmiyor. Veri setlerinin tahmine dayalı olarak istatistiksel olarak ele alınması entelektüel anlamda öğrenme değildir. Yüzey uydurmadır. Makine öğrenimi, günümüzde diğer zeka araçları gibi gücünü artırmak için insan zekası tarafından kullanılacak bir araçtır.
Makine öğrenimi üzerindeki bu kısıtlama, gelecekte aşılabilir. Yapay ağların yukarıda listelenen kategorilerde biliş, mantık, önemi tanıma yeteneği ve etkili yetenek gösterip göstermeyeceği ve ne zaman gösterileceği bilinmemektedir.
Bunların hepsinin, eğitim veya diğer eğitim nedeniyle değişen etkinliklerde ifade edilen tek bir zeka yeteneğinin tezahürü olduğu iddiası, bilişsel bilim, genetik ve biyoinformatik alanlarında kanıta dayalı keşifle sistematik olarak zayıflamıştır.
Genetikte, zekâya en az yirmi iki bağımsız genetik bileşen tanımlanmıştır ve bu sayı muhtemelen artmaktadır. İnsan DNA'sındaki bu bağımsız anahtarların hepsi beyindeki aynı nöral kontrolleri etkilemez ve g faktörü ideolojisinin kanıta dayalı zayıflığını gösterir.
İnsan zekası ve DNA ifade biçimlerinin bazılarının zamanla keşfedilecek karmaşık yollarla eşleşmesi ve bu eşlemenin zaman içinde tamamen g faktörü basitleştirmesinin yerini alması muhtemeldir.
Yapay Zeka terimi , İnsan Zekâsının Form ve İfadelerinin Simülasyonları olarak daha iyi ifade edilebilir ve sadece AI olarak kısaltılabilir. Ancak bu bir tanım değildir. Bu kaba bir tanımdır. Tek terim altında gevşek bir şekilde grupladığımız tüm boyutlar için asla tek bir kesin tanım olmayabilir. İnsan zekası için durum buysa, yapay zeka için de geçerli kalabilir.
Kişinin tüm akıllı tepkiler hakkında listeleyebileceği bazı ortak özellikler vardır.
İnsan zekası, eşzamanlı bir şekilde öğrenebilir ve uygulayabilir. Bunun ötesinde, daha az formda özyineleme olarak önerilen temel insan zihinsel yeteneklerinden bahsetmeden zekaya çalışan bir tanımı tartışmak yanlış olur, ancak özyineleme veya kompozisyonun bu zihinsel özellikleri üreteceğine dair kanıt mevcut değildir.
Akıllı makineler için gelecekteki gereksinimler bunları içerebilir ve şimdi bunları dahil etmek için bazı bilgelik olabilir.
Referanslar
Senaryolar, planlar, hedefler ve anlayış: İnsan bilgi yapıları üzerine bir araştırma , Schank, Abelson, 2013, alıntı 16.689 makale, T&F alıntısı: 1971 yazında, psikoloji, yapay zeka ve dilbilim. On beş katılımcı çeşitli şekillerde büyük bilgi veya inanç sistemlerinin temsil edilmesiyle ilgileniyordu.
Duygusal Zekayı Anlamak ve Geliştirmek , Olivier Serrat, Bilgi Çözümleri, ss 329-339, 2017
Zihin Çerçeveleri: Çoklu Zeka Kuramı , 2011, Howard Gardner
7 (Yedi) Akıllı Çeşit: Birden Çok Zekanızı Belirleme ve Geliştirme , 1999, Thomas Armstrong
Zeka
Belirli bir görev veya bir dizi görev ile ilgili olarak, bir karar verici ajanın diğer karar verici ajanlara göre gücünün ölçüsü. Ortam ilgisizdir - zeka hem organik hem de kasıtlı olarak yaratılmış mekanizmalar tarafından sergilenir. Çözülmüş bir oyunda olduğu gibi, bir sorunu çözme yeteneği de olabilir .
Yapay
Kasıtlı olarak yaratılmış bir şey olan eser terimi ile ilgilidir . Tipik olarak bu terim fiziksel nesneleri ifade etmek için kullanılmıştır, ancak insanlar tarafından oluşturulan algoritmalar da yapay olarak kabul edilir.
Yapay zeka
EK: "Zeka" nın anlamı
OED 1. zeka tanımı yanlış değil, yetenek kazanma anlamını genişletir (kanıtlanabilir fayda), sadece ikinci tanım daha eski ve temeldir: "[Stratejik] değerin bilgi toplanması; 2.3 (arkaik) Genel Haberler."
Evreni , bilginin aldığı her hangi bir biçimden (madde, enerji, durumlar, bağıl pozisyonlar, vb.) Bilgiden ibaret olarak kabul edebilirsiniz . Algoritma açısından, bu, evreni ölçmek zorunda oldukları tek araç, algılar .
Düz bir metin dosyası alın. Bu sadece veri olabilir, ancak çalışmayı deneyebilirsiniz. Eğer gerçekten çalışıyorsa, bazı görevlerde fayda gösterebilir. (Örneğin, bir minimax algoritmasıysa.)
"Fayda ölçüsü olarak zeka", bilgi anlamında, özellikle de zekayı bir göreve ya da diğer zekâlara göre bir dereceye kadar ölçtüğümüz bilginin kendisi olan "zekadır".
Daha Konvansiyonel: Daha önce hiç görmediği keyfi girişler için çıkışları hesaplayabilen, girişler ve çıkışlar (örn. Etki alanı ve aralık ) arasında açık bir ilişki olan veya sağlanmayan bir bilgisayar programı (çoğunlukla ). Google Arama, Alexa, Siri, Cortana, IBM Watson ... Tanım hepsi için geçerlidir; Genel Amaçlı Yapay Zeka için bile
Bir adım daha ileri gidiyorum ( tartışmalı! ). İnsan olmayan bir varlığı ilk tanımdan kaldırırsanız , bu benim için insan zekasının tanımıdır. Örneğin, RMB'ler denetimsiz ön eğitim sırasında verilerden bazı gizli soyut anlamlar çıkarabilir. Bunu
intuitionbizim için arayabiliriz , ama görünüşe göre insanlar için benzersiz değil. ( Geoffrey Hinton'un kedi tanıma deneyi iyi bir örnektir, ancak bir bağlantı bulamadı ). RBM'ler de hayal edebilir . Yani Belkineredeyse doğaüstü bir fenomen gibi algıladığımız insan zekası, ne kadar karmaşık olursa olsun, matematiksel bir modelle modellenebilir. Bu nedenle, AI'yı bir işlev bileşimine (kabaca konuşursak) indirgemeden önce, insan zekası argümanımı yargılayın. İşte konu hakkında Geoffrey Hinton'un bir videosu
Makine Öğrenimi: Makine Öğrenimi, belirli girdiler ve çıktılar için bir işlevin parametrelerini optimize etme işlemidir, böylece yeni girdiler için yeni çıktılar hesaplayabilir. Doğrusal Regresyon bile bir tür makine öğrenimidir ve Derin Sinir Ağı aslında bir işlevdir. Yapay zeka ile dönüşümlü olarak kullanılır, ancak aynı anlama gelmez. AI cevap NE Makine Öğrenimi cevaplar ise NASIL . (Tam olarak değil, yakın)
AI ve ML farkını açıklığa kavuşturmak için size bazı örnekler vereyim.
NOT: Ancak, şu anda AI oluşturmak için kullandığımız tüm yöntem ve yapılar Makine Öğrenimi terimi altındadır. Dolayısıyla Yapay Zeka oluşturmak için Makine Öğrenimi kullandığımızı söylemek doğrudur.